アルゴリズムとデータ構造

アルゴリズムとデータ構造

✨ レベル

🕗 期間

💻 演習

中級

4～8ヶ月

400以上のコーディング演習

包括的なアルゴリズムとデータ構造のコースへようこそ。このコースを修了する頃には、プログラムを大幅に最適化できるだけの知識を身につけ、プログラムの効率を直感的に判断し、GoogleやMeta、Amazonなどの一流テック企業の面接でも十分に対応できるスキルを得られます。コースはアルゴリズムとデータ構造の基礎から始まり、分野内でも特に人気の高いトピックを深く掘り下げて解説します。

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GoogleやMeta、Netflix、Amazonなどの大手テック企業では、データ構造とアルゴリズムの深い理解を重視した面接が行われます。このコースを修了すれば、そうした面接に十分対応できるようになるでしょう。

Toptal や Turing といったフリーランスのプラットフォームでも、応募者にはデータ構造とアルゴリズムの習熟度が求められます。そのため、受験者はアルゴリズムにフォーカスした複数の面接を受ける必要があります。

📚 事前知識

このコースは、Python、C++、Java、C#などの汎用プログラミング言語についてある程度の知識がある方を対象としており、アルゴリズムとデータ構造の世界を深く学びたい方向けに作られています。ループの使い方、関数の作成、リストやセット、マップなどの基本的なビルトインデータ構造の利用に慣れていることが前提条件です。

🤩 学習成果

コース修了後には、さまざまなデータ構造を使って、素朴な(ナイーブ)な解法よりも桁違いに高速なアルゴリズムを実装できるようになります。アルゴリズムを書く際のベストプラクティスと、アルゴリズム面接対策についても学びます。

このコースは各概念を徹底的にマスターすることを重視しています。扱うアルゴリズムについては、さまざまなバリエーションを実際に実装して多くの問題を解くことで、一つ一つの概念を使いこなせるようになることを目指しています。

💻 学習は実践から

このコースでは、実際に手を動かして学ぶ「実践型」の学習を行います。各概念ごとにいくつものインタラクティブな課題があり、それをクリアすると次の概念に進むことができます。実際、コース内には400を超えるコーディング演習があります。手を動かしながら学習するほうが、知識を深く身につける近道だと考えています。ここでは学んだ各概念をしっかり練習できるよう、チャレンジ要素が多く、また同時に面白い問題を多数用意しています。

⚡ 自分のペースで学ぶ

一気に集中して1週間で複数レベル進めてもいいですし、ゆっくり時間をかけて各概念を深く学んでも構いません。自分に合ったペースを選んでください。唯一必要なのは「継続」することです。毎日1～2時間ずつこつこつと実践する方が、週に一度まとめて数時間学習するよりずっと効果が高くなります。

また、学習中に行き詰まったときのために「フォーラム」を用意しています。各課題の下には質問ができるスペースがあり、あなた自身が質問したり、他の受講者の質問に答えたりすることが可能です。

🎓 カリキュラム

このコースでは、データ構造とアルゴリズムのコア概念に焦点を当て、それぞれを直感的に理解できるよう紹介していきます。学習をより面白くて取り組みやすいものにするため、概念をレベルごとに整理し、各レベルをクリアするごとに新しい概念をマスターできるよう構成しました。主に以下の内容を扱います。

実装問題

  • アルゴリズムそのものが問題文で提示される

  • 配列、辞書、セットなど、基本的なデータ構造の操作

Bitwise operations (ビット単位演算)

  • 数値の2進数表現 (int → bin, bin → int の変換)

  • 負の数の2進数表現

  • OR, AND, XOR といったビット演算

  • base-k表現 (base-10 → base-k, base-k → base-10)

Prefix sums (累積和)

  • 1次元の累積和

  • 2次元の累積和

Sliding window / Two pointers (スライドウィンドウ / 二つのポインタ)

  • 指定範囲の合計を求めるスライドウィンドウ

  • 一意な値を探すスライドウィンドウ

Number theory (数論)

  • 素数判定 - ,

  • エラトステネスの篩

  • 素因数分解

  • 最大公約数(GCD)と最小公倍数(LCM)

  • モジュラー演算

Binary Search (二分探索)

  • 線形探索と二分探索の比較

  • ソート済み配列から二分探索で値を探す

  • 浮動小数点の探索と精度設定

  • 解に左端を含めるか右端を含めるか

  • 答えを二分探索で求める

Sorting (ソート)

  • Bogosort

  • Selection sort

  • Insertion sort

  • Bubble sort

Greedy Algorithms (貪欲アルゴリズム)

  • 貪欲戦略の考え方

  • 貪欲法におけるヒューリスティック

Dynamic Programming (動的計画法)

  • 1次元の動的計画法（フィボナッチなど）

  • コイン問題（最少コイン枚数）

  • コイン問題（通り数）

Recursion (再帰)

  • 分岐数

  • Gray code

  • ハノイの塔

  • サブ問題への再帰的分割

Divide & Conquer & Advanced Sorting (分割統治 & 高度なソート)

  • マージソート

  • クイックソート

  • インプレースソート

  • 比較ベースのソートは常に以上になる

Linked List (連結リスト)

  • ノードとリンク

  • 走査と探索

  • 削除と挿入

Queue & Stack (キュー & スタック)

  • データの挿入と取り出しの順序

  • スタックを使った探索の最適化

Binary Tree & Binary Search Tree (BST) (二分木 & 二分探索木)

  • 二分木の構築

  • 二分木での探索

  • 木から要素を更新・削除する方法

Heap (ヒープ)

  • ヒープ化 (Heapify)

  • ヒープソート

Hashing (ハッシュ)

  • ハッシュ関数

  • 衝突処理

Advanced Dynamic Programming (上級動的計画法)

  • 編集距離 (Edit Distance)

  • ナップサック問題

  • 最長増加部分列 (LIS)

  • n個の行列を連続で掛け合わせる際の効率化

Graph Representations (グラフ表現)

  • 隣接行列

  • 隣接リスト

  • 辺リスト

  • 各頂点の次数

Breadth-First Search (BFS) (幅優先探索)

  • グラフへのBFS

  • 最短経路の探索

  • グリッドへのBFS

  • 他の構造へのBFS

Depth-First Search (DFS) (深さ優先探索)

  • 連結性

  • サイクルの検出

  • トポロジカルソート

  • 二部グラフ判定

Trie (トライ)

  • 文字列探索

Dijkstra (ダイクストラ)

  • 重み付きグラフの最短経路探索

  • 処理を単純化し高速化するためのテクニック

Backtracking (バックトラッキング)

  • Nクイーン問題

  • グラフ彩色

  • グリッドへの値の配置

Segment Tree (セグメント木)

  • 基本的なセグメント木の構築、取得、更新

  • 範囲クエリと値の更新

  • 累積値に対する二分探索

  • ノードに複数の値を格納

  • 入力を前処理してからセグメント木を使用

Algorithm Complexity (アルゴリズムの計算量)

  • ビッグオーダー Big の形式的定義

  • P vs NP

🚀 ようこそ

学習の大半は自分自身で進める作業です。このコースを修了するのはあなた自身の偉大な成果となるでしょう。私たちはその道のりを全力でサポートします！